基于集成学习的束支传导阻滞识别方法

为提升基于心电图的左、右束支传导阻滞自动化诊断性能,提出了一种以多导联心电图卷积神经网络模型作为基学习器的集成学习诊断方法.首先从临床12导联同步静态心电图中提取出有效诊断导联数据并分割为若干个多导联单心搏数据切片.采用自助采样法抽取多个数据子集,并对每个子集以不同方式进行数据扰动后输入基学习器,得到相应的预测模型.然后以贝叶斯方法作为集成学习的结合策略融合多个模型进行预测.最后采用投票法结合1例心电图中的多个心搏分类结果给出诊断.实验结果表明,该方法具有较高的灵敏度和特异度,具有临床应用价值.     

基于MCLP的WSN定位参考点选择算法

为了避免经验算法和SHARP算法的覆盖度低和可靠性差的缺点,采用最大覆盖布局模型(MCLP)对定位参考点的选择进行研究,并将贪婪随机自适应算法(GRASP)应用到该模型.在此基础上提出了以覆盖度为目标的基于覆盖理论的定位参考点选择算法(CRS).该算法从构造最大三角形布局开始,然后采用逐步扩散的方式为定位参考点选择位置.最后利用Matlab进行仿真实验.仿真实验结果显示在不需要增加额外硬件开销情况下,CRS算法以增加布局时间为代价增加了覆盖度.     

基于黑莓手机的QR码识别系统

首次将QR码识别技术应用于黑莓手机.在深入研究QR码图像处理技术和解码技术的基础之上,针对黑莓手机处理能力有限的问题,设计了有效的QR码图像识别算法,最终在黑莓手机开发平台(Black Berry JDE4.6.1)上开发出QR码识别系统,并在黑莓手机8320上实际应用.测试结果表明,该系统能够通过拍照识别QR码信息,并满足时间和准确度的要求.     

水电仿真软件中调速器模型的设计及实现

针对目前水电仿真系统中PID型调速器的控制参数难于确定的情况,基于Matlab/Simulink平台建立调速系统数学模型.采用自适应模糊控制算法,并使用遗传算法进行参数优化,提高了仿真调节系统模型的鲁棒性.利用Matlab自带的实时代码生成工具箱RTW(real-time workshop),实现从Simulink模块图到VC集成开发环境的代码转换.讨论了算法的实用性和程序实现时应注意的问题.整个开发过程与Matlab/Simulink平台紧密结合,缩短了开发周期,提高了代码的可靠性.     

无线传感器网络中能量均衡的可靠路由度量

在无线传感器网络中,保障数据传输的端到端可靠性,同时减少节点电池能量消耗,延长网络总的寿命,已经成为路由协议性能评价的重要方面.首先对传感器网络的生存周期建立优化模型,并以此为依据对ETX路由度量存在的不足之处进行了改进,采用能量分级的策略,提出了一种能量均衡的可靠路由度量——EBRM.NS-2仿真试验表明,该度量方法能够有效地延长网络的生存周期,同时也能够确保高可靠的端到端传输,更加适合于无线传感器网络的应用.     

一种用于肺结节恶性度分类的生成对抗网络

针对肺结节数据集中良恶性样本数比例失衡的问题,首次引入深度卷积生成对抗网络(deep convolutional generative adversarial networks,DCGAN)模型,该模型根据输入的肺结节图像,生成与输入图像具有相似纹理特征的肺结节并将生成图像用于训练DCGAN模型.此外,将图像来源分类问题改为图像来源分类和肺结节等级1~5分类问题,从而增强了DCGAN模型的抗噪能力和实现了DCGAN模型对肺结节的等级分类.实验表明,改进的DCGAN中G模型在生成图像时具有良好的抗噪能力且生成图像中大约有90.42%的图像判别为真实图像,D模型对肺结节图像的等级分类具有较好的判别能力且肺结节等级分类准确率为70.89%,肺结节良恶性分类准确率为80.13%.     

基于节点汇聚的地震序列分析方法

基于时空影响域方法构造地震网络,结果显示地震网络具有小世界、无标度等复杂网络的一般特征.选取1990年至2010年的四川地震数据进行研究,这些地震大多分布在龙门山断裂带上.对所构造的地震网络进行节点汇聚,得到以节点为单位的地震序列,序列类型为前震-主震-余震型.通过对地震序列的能量变化进行研究发现,能量的变化不具有周期性,而一定大小的时间窗口内的地震能量和的变化具有周期性,且能量中心分布在龙门山断裂带的主中央带上.这些结果说明,基于节点汇聚的地震序列分析方法对于认识地震的发生规律具有重要的意义.     

软件宏观拓扑结构标准结构熵和度的演化分析

现代软件生存周期可以看做是一个软件结构的演化过程.基于大量开源软件的统计数据,分析了标准结构熵、高度值节点数量和新增节点中低度值节点所占比例的演化,然后分析了度中心化指标较高的节点数量和新增节点中该指标较高的节点数量的演化.结果表明,标准结构熵和度中心化指标较高的节点数量普遍呈下降趋势,高度值节点数量呈上升趋势,新增节点大都为低度值节点.由此得出,成功实践的软件演化过程中,软件网络和软件结构的复杂性增长速度是逐步降低的.本研究对于指导软件开发有重要的作用.     

基于OFC的仿真地震序列网络化特征对比分析

OFC模型通过模拟地震能量传递行为来认识地震的活动规律.为更加真实反映地震发生时的能量传递,用1992年美国加利福尼亚州地震数据抽象成的时空域网络替换传统二维规则网络OFC模型的底层网络.为了解仿真地震序列是否与真实地震数据具有相似性,将仿真地震序列网络化,与真实地震网络对比累积度分布的趋势,由此判断是否改进后的网络更接近真实地震网络.实验结果表明,时空域网络OFC模型产生的仿真地震序列和真实地震数据在宏观网络拓扑上具有一致性.     

基于改进Rete算法的RFID复合事件检测方法

针对现有RFID复合事件检测方法将复合事件的规则表达式和相应的处理代码绑定在一起,不利于应用系统扩展的弊端,提出了能将二者分离的基于规则引擎的RFID复合事件检测方法.针对传统的规则引擎算法——Rete算法会缓存大量的部分匹配结果,而RFID事件通常具有时间约束的特点,提出一种基于部分匹配过期的过期数据回收机制,及时删除过期的部分匹配结果,减小计算过程中缓存的压力.仿真测试结果表明,改进的Rete算法有效地缓解了Rete规则网络中缓存的压力,更适用于RFID复合事件检测.